L’Intelligenza Artificiale (IA) generativa offre molti vantaggi e sfide nei settori del discorso, video e 3D. Nel discorso, l’IA generativa può creare sintesi vocali più naturali e realistiche rispetto ai tradizionali sistemi di sintesi vocale. Ciò può migliorare la qualità degli assistenti vocali automatizzati, degli audiolibri e di altre applicazioni che si basano sulla sintesi vocale. Può essere utilizzato anche per creare discorsi per persone che hanno difficoltà a comunicare verbalmente, come quelli con disturbi del linguaggio o problemi di udito. Tuttavia, l’IA generativa ha ancora molta strada da percorrere per migliorare la comprensione automatica del linguaggio umano in tempo reale. Inoltre, la comprensione del linguaggio umano dipende non solo dalle parole utilizzate, ma anche dal tono di voce e dalle espressioni facciali, che rappresentano una sfida per l’IA generativa.
Per quanto riguarda i video, l’IA generativa può creare contenuti video personalizzati ed efficienti. Ciò significa che i modelli video generativi possono creare quantità significative di nuovi contenuti video in modo rapido ed economico, il che è particolarmente utile per la produzione di contenuti video su larga scala. Tuttavia, c’è il rischio di produrre contenuti ripetitivi o qualcosa che manca di diversità, in quanto l’IA generativa può generare contenuti solo in base ai dati su cui è stato addestrato. Ciò potrebbe perpetuare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento, con conseguenti contenuti video distorti. Inoltre, i modelli di IA generativa possono produrre risultati inaspettati che potrebbero non essere in linea con il risultato desiderato, il che richiede molto tempo per essere gestito. C’è anche la possibilità di creare video deepfake, che solleva preoccupazioni etiche sull’autenticità dei contenuti video.
Nella modellazione 3D, l’IA generativa può aiutare i progettisti a creare modelli più complessi e dettagliati in meno tempo. Questo è possibile grazie all’automatizzazione di numerosi passaggi nel processo di modellazione 3D. Tuttavia, l’IA generativa richiede una certa competenza tecnica per essere utilizzata nella modellazione 3D. Inoltre, gli elevati requisiti di risorse computazionali degli approcci di intelligenza artificiale generativa li rendono inadatti a varie applicazioni. I modelli possono occasionalmente creare risultati inaspettati o impegnativi, dando ai progettisti poco controllo sull’output e costringendoli a modificarlo o perfezionarlo manualmente.
In generale, l’IA generativa offre molte opportunità per l’automazione di processi complessi e per l’espansione della creatività umana.